異步電動故障診斷方法應(yīng)用預(yù)測

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1、上海海事大學(xué)碩十研究生學(xué)位論文摘要自從19世紀(jì)發(fā)明電機以來，由于電機性能優(yōu)越，控制方便，使用簡單，因而得到了迅速的普及。而異步電動機作為當(dāng)今世界上使用最普遍的、數(shù)量使用最多的供電設(shè)備和動力機械，幾乎已經(jīng)占領(lǐng)了所有領(lǐng)域。但隨著生產(chǎn)設(shè)備正向大規(guī)模、高速化、連續(xù)化和高自動化程度的方向發(fā)展，異步電動機需要性能更好，功能更強，精度更高。這些要求必然使其越來越復(fù)雜，因此發(fā)生故障的偶然性也會變得越來越大。為了提高生產(chǎn)的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性，降低運營成本，我們有必要對異步電動機進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和故障預(yù)測。本文通過分析工業(yè)異步電動機的數(shù)學(xué)模型，并在Simulink中建立了系統(tǒng)動態(tài)仿真模型。

2、再結(jié)合LabVIEW虛擬儀器開發(fā)工具，即可實現(xiàn)異步電動機在運行時的各個典型狀態(tài)參數(shù)的監(jiān)測。利用仿真軟件對監(jiān)測到數(shù)據(jù)進(jìn)行信號處理，再通過由智能化算法或數(shù)學(xué)建模所建立的預(yù)測模型從而為異步電動機的故障預(yù)測提供了解決方法。趨勢外推法是一種運用邏輯思維進(jìn)行推理達(dá)到預(yù)測目的的重要方法。本文在對異步電動機進(jìn)行故障預(yù)測時，通過分析連續(xù)變化的定轉(zhuǎn)子電流值，根據(jù)異步電動機的內(nèi)部規(guī)律，利用時間序列的預(yù)測技術(shù)，從而可以預(yù)測定轉(zhuǎn)子電流的變化。本文所采用的預(yù)測模型是建立在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種已經(jīng)比較成熟的網(wǎng)絡(luò)，具有極強的非線性擬和能力，它能夠很好的逼近預(yù)測算予，從而可以大大提高

3、預(yù)測的準(zhǔn)確性。所以運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測異步電動機故障與現(xiàn)有的判別方法相比，具有通用性、客觀性和科學(xué)性的特點。針對BP算法的收斂問題，本論文運用的是改進(jìn)型算法LM算法。利用這種算法，可以很短的時間內(nèi)就能達(dá)到訓(xùn)練的目的。此外，本文對國內(nèi)外電機設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)測現(xiàn)狀與發(fā)展進(jìn)行了探討，指出軟硬件仿真的發(fā)展前景以及系統(tǒng)仿真進(jìn)一步研究要做的主要工作，展望了虛擬儀器技術(shù)在異步電動機系統(tǒng)中應(yīng)用的前景。關(guān)鍵詞：異步電動機，狀態(tài)監(jiān)測，故障預(yù)測，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上海海事人學(xué)碩士研究生學(xué)位論文ABSTRACTSinceinventedfrom19們century,motorshavebeen

4、verypopularbecauseofexcellentperformance，convenientcontroIandoperation．Asthesupplyelectricityequipmentandpowermechanismwhichisthemostpopularlyusedandhighquantityintheword，theasynchronousmotorhasbeenalmostoccupiedinallfields．Howeverequipmentsaredevelopinginbigscale，highspeed，continuumandh

5、ighautomationway,whichmustmakemotorsmoreandmorecomplicated．Sothechanceoffaultwillcorrespondinglybecomebiggerandbigger．Inordertoimprovethesecunty,reliabilityandeconomyofproductionandreduceoperationcost，itisnecessaryforUStomonitorasynchronousmotors’stateandpredictfault．Thisthesisanalyzesth

6、emathematicalmodeloftheactualindustrialasy7nchronousmotorandsetsupitssimulationmodeIinSimulink．WiththehelpofvirtualinstrumentdevelopmenttoolssuchasLabVl日vv．itiseasytorealizethemonitoringofeachtypeconditionparameterwhenthemotorisrunning．Thesolutionissuppliedforthepredictionofthemotor’Sfau

7、ltbytakingadvantageofthemonitoringdataprocessedbythesimulationsoftwareandthepredictionmodelbasedonintelligentalgorithmormathematicsmodeling．ThemethodofTrendextrapolationisallimportantwaythatgetsthepredictiongoalbyreasoningbasedontheIog沁thinking．Whenfauitpredictionisgoingo